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通过工程模式识别受体增强植物的广谱抗性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2025年3月1日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.26.640353 doi：Biorxiv Preprint
环境影响如何以及何时会改变脑皮质？具有出生体重差异的双胞胎的实验培训研究
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2025年3月1日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.26.640353 doi：Biorxiv Preprint
糖尿病患者的奖励奖励
全天摄入碳水化合物。必须考虑并衡量我这么年轻的我吃的东西很难。”值得庆幸的是，在过去的50年中，情况发生了巨大变化，尤其是在过去的12个月中，随着欢乐的开始使用胰岛素泵这是一种小型电子设备，可释放您身体需求的常规胰岛素，因此她不再需要每天注射。Joy现在还戴上Dexcom - 放在手臂上的自动血糖监测仪，并连接到手机上的应用程序，该应用程序记录了所有健康数据。乔伊说：“技术的最新进展一直在改变我的生活。我希望其他人知道，如果您接受1型糖尿病诊断，您仍然可以做任何事情！只要注意，请务必携带准备，以防万一，以防您获得所有可用的支持，并在您的糖尿病诊所聆听您的专业护士，营养师和顾问。我一直是我的宝贵建议来源。我喜欢摄影，跋涉穿过丛林，爬山，去过像婆罗洲和爪哇这样的地方，被野生大象指控，并在活火山的顶部打破了我的腿。我经历了很多冒险 - 我的糖尿病从未阻止我！”糖尿病专家护士安娜·玛丽·杰森（Anna-Marie Jesson）说：“我们的目标是让患者拥有长期，健康且充实的生活，并患有糖尿病，而没有糖尿病控制自己的生活。1型糖尿病依赖于每周7天24小时的胰岛素注射或输液，而仅在1922年才发现胰岛素 - 因此，Joy一直使用胰岛素一半的时间！她看到了许多积极的变化，我们期待着未来50年的更多发展。”
生物识别如何影响电解晶体管免疫传感器中氧化石墨烯的电子特性
。但是，裁定设备操作的物理和化学裁定仍未完全揭示。在这项工作中，目的是阐明设备观察到的灵敏度的性质。朝着这个目标，一个物理化学模型，再加上RGO-EGT的实验表征，可以定量地将栅极电极处的生物认知事件与RGO-EGT的电子特性相关联。显示出在栅极电极处发生的生物识别的平衡，以确定RGO通道的表观电荷中性点（CNP）。RGO-EGT实验传递特性的多参数分析表明，识别事件调节CNP电压，过量的载体密度n n和RGO的量子电容。该分析还解释了为什么孔和电子载体迁移率，界面电容，转移曲线的曲率和跨导性对目标浓度不敏感。对生物识别事件晶体管转导的机制的理解是解释RGO-EGT免疫传感器响应的关键，并指导新颖和更敏感的设备的设计。
基于机器学习的无线通信的自动调制识别：全面调查
摘要信息和无线通信技术的快速发展，以及最终用户数量的大幅度增加使无线电频谱比以往任何时候都更加拥挤。此外，随着电磁环境正在发展并变得越来越复杂，提供稳定且可靠的服务是具有挑战性的。因此，迫切需要更可靠和智能的通信系统，以提高频谱效率和服务质量以提供网络资源的敏捷管理，从而更好地满足未来无线用户的需求。特别是自动调制识别（AMR）在大多数智能通信系统中起着至关重要的作用，尤其是随着软件定义无线电（SDR）的出现。AMR是在认知无线电（CR）中执行频谱传感的一项必不可少的任务。多亏了深度学习（DL）应用中的显着进步，已经提供了新的和强大的工具，可以解决该领域的问题。因此，今天，将DL模型整合到AMR中已引起了许多研究人员的关注。这项工作旨在提供针对单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）系统的最新机器学习（ML）AMR方法的全面最新审查。此外，将确定每个模型的体系结构，并在规范和性能方面进行详细的比较。最后，提供了开放问题，挑战和潜在的研究方向的概述以及讨论和结论。
人脑中的解码面部识别能力
坚强地识别面孔的能力对于我们作为社会生物的成功至关重要。然而，我们仍然对允许某些人在面部识别方面表现出色的大脑机制知之甚少。这项研究建立在一个相当大的神经数据集的基础上，该数据集测量了具有非凡的面部识别能力的人的大脑活动（super-coppenters），以应对这一挑战。使用最先进的计算方法，我们从仅仅一秒钟的大脑活动中就显示出对单个个体中面部识别能力的强大预测，并揭示了支持个人识别能力中个体差异的特定大脑计算。这样做，我们提供了直接的经验证据，证明了人类大脑中语义计算与面部识别能力之间的关联，这是突出的面部识别模型的关键组成部分。
在精神病的连续体中没有表现出没有成熟精神病症状的个体的自我识别受损：荟萃分析
LaylaLavallé，ClémentDondé，lukaszgawęda，JéromeBrunelin，Marine Mondino。在精神病的束缚中没有表现出没有成熟精神病症状的个体的自我认识受损：荟萃分析。心理医学，2020，51（16），第2864-2874页。10.1017/S003329172000152X。hal-04440333
音乐教育中音乐情感识别和人工智能的融合
摘要：本文讨论了音乐情感识别技术和人工智能（AI）在音乐教育中的融合和应用。随着人工智能技术的快速发展，其应用越来越广泛地用于教育领域，尤其是在音乐教育领域。AI不仅提高了教学效率，而且还为学生提供了更加个性化和高效的学习经验。作为AI的重要分支，音乐情感识别技术可以准确地识别和解释音乐作品中的旋律，节奏和和谐元素所表达的情感和艺术概念，这对于学生在音乐欣赏和学习过程中深入了解音乐工程的含义和本质具有重要意义。本文分析了音乐情感识别和音乐教育中AI整合的当前状况，优势和挑战，并提出了相应的策略和建议，旨在在音乐教育领域提供理论参考和实践指导。
整合高级气味识别的感觉数据
将生物原理整合到人工嗅觉系统中，导致了气味检测和分类的显着前进。受到自然嗅觉的复杂机制的启发，研究人员正在开发模仿生物嗅觉途径功能的复杂系统。这些系统利用高密度化学主义传感器阵列（HCSA）结合了先进的计算技术，例如FPGA加速的肾小球收敛CUITS（FGCC）和层次图形图形神经网络（HGNN）。这种生物启发的方法可以实现对挥发性有机化合物（VOC）（VOC）的实时自适应反应，从而提高了气味识别的准确性和效率。是多参数sigmoidal传感器激活（MPSA），它通过利用传感器ARS的多种响应来量化VOC。通过模仿生物系统中发现的神经相互作用，通过可编程突触横梁（LIPSC）实施了横向抑制作用。添加 - 时间自组织图（TSOM）促进气味模式的动态聚类，从而使人们对复杂的气味环境有细微的理解。这项研究的一个新方面在于气味填充物的Grassmannian歧管嵌入（GME），该杂物提供了一个数学框架，用于代表和分析气味的多维性质。再加上哈密顿蒙特卡洛优化的反馈（HMC-FB），该系统有效地补偿了传感器读数的漂移，从而确保了随着时间的推移一致的性能。通过弥合生物学灵感与技术创新之间的差距，这些人工嗅觉系统有望彻底改变从环境监测到食品安全和医疗保健的应用。